اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی حفاظت از هویت عامل هوش مصنوعی و مقابله با حملات تزریق دستور (Prompt Injection)
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره حفاظت از هویت عامل هوش مصنوعی و مقابله با حملات تزریق دستور (Prompt Injection)
موضوع کلی: امنیت سایبری و هوش مصنوعی
موضوع میانی: ریسکهای امنیتی در سیستمهای هوش مصنوعی
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر امنیت سایبری در عصر هوش مصنوعی
- 2. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
- 3. معماری سیستمهای هوش مصنوعی
- 4. مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای آنها
- 5. مفهوم عامل هوش مصنوعی (AI Agent)
- 6. هویت عامل هوش مصنوعی
- 7. اهمیت حفاظت از هویت عامل هوش مصنوعی
- 8. انواع حملات سایبری علیه سیستمهای هوش مصنوعی
- 9. مقدمهای بر حملات تزریق دستور (Prompt Injection)
- 10. مکانیسمهای حملات تزریق دستور
- 11. انواع حملات تزریق دستور
- 12. حملات مستقیم تزریق دستور
- 13. حملات غیرمستقیم تزریق دستور
- 14. حملات تزریق دستور علیه مدلهای زبانی بزرگ
- 15. شناسایی و کشف حملات تزریق دستور
- 16. روشهای مقابله با حملات تزریق دستور
- 17. اعتبارسنجی ورودیها در سیستمهای هوش مصنوعی
- 18. فیلترینگ و پاکسازی دستورات
- 19. استفاده از مدلهای امنیتی مجزا
- 20. تکنیکهای کاهش ریسک در طراحی سیستمهای هوش مصنوعی
- 21. اصول طراحی امن سیستمهای هوش مصنوعی
- 22. امنیت دادهها در هوش مصنوعی
- 23. حفاظت از حریم خصوصی در هوش مصنوعی
- 24. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
- 25. قوانین و مقررات مرتبط با امنیت هوش مصنوعی در ایران
- 26. موازین شرعی و فقهی در امنیت سایبری
- 27. مبانی حقوقی حفاظت از دادهها
- 28. استانداردهای بینالمللی امنیت هوش مصنوعی
- 29. مقایسه با استانداردهای ملی
- 30. امنیت عامل هوش مصنوعی در سازمانها
- 31. مدیریت دسترسی در سیستمهای هوش مصنوعی
- 32. احراز هویت عامل هوش مصنوعی
- 33. مجوزدهی عامل هوش مصنوعی
- 34. پایش و ثبت وقایع در سیستمهای هوش مصنوعی
- 35. تشخیص ناهنجاری در رفتار عامل هوش مصنوعی
- 36. مدیریت آسیبپذیری در سیستمهای هوش مصنوعی
- 37. مستندسازی امنیتی سیستمهای هوش مصنوعی
- 38. آموزش کاربران در خصوص امنیت هوش مصنوعی
- 39. فرهنگسازی امنیت سایبری در محیط کار
- 40. استفاده از هوش مصنوعی برای ارتقاء امنیت سایبری
- 41. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص نفوذ
- 42. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل بدافزار
- 43. کاربرد هوش مصنوعی در شناسایی تهدیدات
- 44. هوش مصنوعی و امنیت اطلاعات حساس
- 45. حفاظت از اسرار تجاری در سیستمهای هوش مصنوعی
- 46. امنیت سیستمهای یادگیری فدرال
- 47. امنیت شبکههای عصبی گراف
- 48. امنیت مدلهای تولیدی
- 49. امنیت در چرخه حیات توسعه نرمافزار هوش مصنوعی (MLOps Security)
- 50. تست نفوذ سیستمهای هوش مصنوعی
- 51. ارزیابی ریسک سیستمهای هوش مصنوعی
- 52. مدیریت حوادث امنیتی در هوش مصنوعی
- 53. بازیابی سیستمها پس از حملات
- 54. مطالعات موردی حملات موفق و درسهای آموخته شده
- 55. حملات تزریق دستور در اتوماسیون صنعتی
- 56. حملات تزریق دستور در سیستمهای مالی
- 57. حملات تزریق دستور در سیستمهای پزشکی
- 58. حملات تزریق دستور در سیستمهای حقوقی
- 59. حملات تزریق دستور در سیستمهای آموزشی
- 60. نقش هوش مصنوعی در مبارزه با جرائم سایبری
- 61. چارچوبهای قانونی در مقابله با جرائم سایبری مرتبط با هوش مصنوعی
- 62. همکاریهای بینالمللی در امنیت سایبری هوش مصنوعی
- 63. آینده امنیت هوش مصنوعی
- 64. روندهای نوظهور در حملات سایبری هوش مصنوعی
- 65. تکنیکهای دفاعی نوین
- 66. هوش مصنوعی و امنیت سایبری در فضای ابری
- 67. امنیت عوامل هوش مصنوعی خودکار
- 68. ملاحظات امنیتی در توسعه عوامل هوش مصنوعی
- 69. مدلهای زبانی بزرگ و مسئولیتپذیری
- 70. حفاظت از دادههای آموزشی هوش مصنوعی
- 71. امنیت در فرآیندهای استنتاج هوش مصنوعی
- 72. تشخیص و مقابله با سوگیری در مدلهای هوش مصنوعی
- 73. تأثیر سوگیری بر امنیت
- 74. حملات هدفمند علیه عوامل هوش مصنوعی
- 75. حفاظت از هویت دیجیتال در عصر هوش مصنوعی
- 76. توسعه عوامل هوش مصنوعی امن از پایه
- 77. اهمیت آموزش مستمر در امنیت هوش مصنوعی
- 78. نقش نهادهای نظارتی در امنیت هوش مصنوعی
- 79. تدوین دستورالعملهای اجرایی امنیت هوش مصنوعی
- 80. ارزیابی دورهای امنیت سیستمهای هوش مصنوعی
- 81. مدیریت دانش در حوزه امنیت هوش مصنوعی
- 82. اشتراکگذاری اطلاعات تهدیدات
- 83. همکاری با مراکز تحقیقاتی
- 84. راهکارهای عملیاتی برای سازمانها
- 85. پیادهسازی چارچوبهای امنیتی
- 86. آموزش تیمهای فنی
- 87. ارتقاء سطح آگاهی عمومی
- 88. مبانی حقوقی استفاده از هوش مصنوعی
- 89. قوانین جرائم رایانهای ایران
- 90. مقررات ناظر بر دادهها
- 91. مسئولیت مدنی ناشی از عملکرد هوش مصنوعی
- 92. مسئولیت کیفری ناشی از عملکرد هوش مصنوعی
- 93. تعامل هوش مصنوعی با حاکمیت ملی
- 94. امنیت زیرساختهای حیاتی با هوش مصنوعی
- 95. حفاظت از اطلاعات طبقهبندی شده
- 96. انطباق با الزامات قانونی کشور
- 97. چارچوبهای اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
- 98. پرهیز از تولید محتوای مضر
- 99. رعایت حدود شرعی در کاربرد هوش مصنوعی
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.